代理孕母將合法化
根據草案內容，未來代孕制度將採無償精神，雖不得有商業仲介行為，但委託夫妻得提供代理孕母醫療、交通和營養費等費用， 甚至包括分娩後的醫療檢查、工作損失、交通費用等 。 草案中對於委託夫婦的條件放寬，不只限於沒有子宮之婦女，在精、卵自備的前提下，只要夫婦懷孕可能危及生命，就適用此法案， 得尋求人工生殖手術之婦女 ， 包括沒有子宮、有懷孕障礙或分娩有危險等婦女。在親子關係認定方面，目前備有出生後收養制以及直接認定為委託夫妻婚生子女等二種方案。此外，代理孕母在生產後 2 年內，得保有探望代孕子女之權利。至於代理孕母之資格，僅要求須年滿 20 歲且有懷孕經驗，而無國籍限制。
未來代理孕母將有法可循，造福不孕婦女，但是在親子關係認定問題上，似仍需要更嚴謹的討論，避免衍生更多糾紛。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署，當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後，申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間，參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料，降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。 台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫，日後專利申請人得利用此機制，縮短取得專利之時程，專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計，至2016年6月底，平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天，平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
加拿大政府擬將安樂死合法化加拿大聯邦政府於2016年4月14日向國會提交「醫助善終」法案，即C-14法案（Bill C-14），以修正加拿大的刑法（Criminal Code）相關規定；另外，亦會一併修正年金法（Pension Act）、矯正和有條件釋放法（Corrections and Conditional Release Act）、加拿大部隊成員和退伍軍人重建和賠償法（Canadian Forces Members and Veterans Re-establishment and Compensation Act）相關名詞之解釋。 該法案通過後，醫生、護士、藥師及其他協助執行任務之人，將可對符合資格之病人，以醫療方式協助其結束生命，而免於背負刑法加工自殺罪之責任。 可以使用醫療方式結束生命（Medical Assistance in Dying）之人，必須符合以下列出的所有條件，缺一不可： （1）須為加拿大籍；或是在加拿大停留至少一段時間，可使用加拿大的醫療健康服務者。 （2）年齡至少18歲以上，且可對其健康自主作出決定。 （3）患有極為嚴重且不可治癒之重大醫療情況。 （4）在沒有外界壓力之情形下，自願性的要求以醫療方式結束其自身之生命者。 （5）在接受醫療方式結束生命前，須簽署知情同意書（Informed Consent）。 加拿大議會認同那些處於極為嚴重、難以忍受且無法治癒疾病之族群，有向專業醫療人員尋求結束自己生命的權利；但這需要非常健全的法令體系，以避免任何可能的錯誤或濫用，因為生命一旦消逝就再也無法回復。對於處於弱勢之族群，例如生命品質不佳者、老年人、重病或殘障者，亦應尊重其生命之固有價值，保護他們免於被引誘結束自己的生命是非常重要的。 這部法案是一個衡平的法案，同時保護弱勢族群之生命價值，也保護了特殊族群尋求醫療方式結束自己生命的權利。新法案需待國會投票審議通過後，才能生效。
美國基改食品標示新發展－強制標示與否的拔河 歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」